“`html
Learning by Self-Explaining (LSX): Новый подход к улучшению обобщения и точных объяснений моделей ИИ через самосовершенствование
Объяснимый искусственный интеллект (XAI) стал критической областью, фокусирующейся на предоставление интерпретируемых идей в решениях моделей машинного обучения. Модели самообъяснения, использующие техники на основе обратного распространения, дистилляции моделей и прототипных подходов, направлены на разъяснение процессов принятия решений. Однако большинство существующих исследований рассматривают объяснения как односторонние инструменты коммуникации для проверки модели, игнорируя их потенциал активного вклада в обучение модели.
Практические решения и ценность:
Недавние исследования начали исследовать интеграцию объяснений в циклы обучения моделей, как это видно в объяснительном интерактивном обучении (XIL) и связанных концепциях в человеко-машинном интерактивном обучении. В то время как некоторые исследования предлагали модели объяснения-затем-предсказывания и затрагивали саморефлексию в ИИ, полный потенциал объяснений в качестве основы для рефлексивных процессов и улучшения модели остается недостаточно изученным.
Learning by Self-Explaining (LSX) представляет собой новый рабочий процесс для улучшения обучения модели ИИ, особенно в классификации изображений. Он интегрирует самосовершенствующий ИИ и человеко-ориентированное объяснительное машинное обучение, используя объяснения для улучшения производительности модели без непосредственной обратной связи от человека. LSX позволяет модели-ученику оптимизировать основанные как на исходной задаче, так и на обратной связи от собственных объяснений, оцениваемых внутренней моделью-критиком. Этот подход направлен на производство более релевантных объяснений и улучшение обобщения модели.
Фреймворк LSX нацелен на улучшение производительности модели, включая обобщение, консолидацию знаний и точность объяснений. Путем включения самообъяснений в процесс обучения LSX устраняет путаницу и улучшает релевантность объяснений. Этот рефлексивный подход к обучению позволяет моделям учиться как на данных, так и на своих собственных объяснениях, способствуя более глубокому пониманию и непрерывному улучшению. LSX представляет собой значительный прогресс в объяснимом ИИ, способствуя развитию более интерпретируемых и рефлексивных систем ИИ через динамическое взаимодействие между компонентами модели-ученика и внутренним критиком.
Экспериментальные оценки LSX демонстрируют значительные улучшения в обобщении модели. Измерения точности тестового набора данных по наборам данных, таким как MNIST, ChestMNIST и CUB-10, показывают существенные улучшения, с LSX, достигающим конкурентоспособной или более высокой производительности по сравнению с традиционными методами. Исследование также оценивает точность объяснений с использованием метрик полноты и достаточности, показывая, что LSX производит релевантные и точные объяснения. Сильная корреляция между точностью модели и отличительностью объяснений дополнительно подчеркивает эффективность подхода.
Самосовершенствующий процесс LSX, где модель оценивает свои изученные знания через объяснения, способствует ее способности корректировать прогнозы на основе внутренней критической обратной связи. Этот итеративный процесс является центральным в методологии LSX. В целом результаты показывают, что LSX предлагает множество преимуществ, включая улучшенное обобщение, улучшенную точность объяснений и уменьшение обучения на явных признаках. Исследование заключает, что самообъяснения играют ключевую роль в улучшении рефлексивных способностей моделей ИИ и общей производительности, позиционируя LSX как многообещающий подход в объяснимом ИИ.
В заключение, LSX представляет собой новый подход к обучению ИИ, акцентируя роль объяснений в самосовершенствовании модели. Экспериментальные оценки демонстрируют преимущества LSX в улучшении обобщения, консолидации знаний, точности объяснений и уменьшении обучения на явных признаках. Будущие направления исследований включают применение LSX к различным модальностям и задачам, интеграцию буферов памяти для улучшения объяснений, включение фоновых знаний, изучение связей с причинными объяснениями и разработку встроенных интерпретируемых моделей. Эти результаты подчеркивают потенциал LSX для значительного развития процессов обучения ИИ, предлагая многообещающие пути для дальнейшего исследования в области объяснимого и интерпретируемого ИИ.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему Telegram каналу.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему SubReddit.
LG AI Research Open-Sources EXAONEPath: Transforming Histopathology Image Analysis with a 285M Patch-level Pre-Trained Model for Variety of Medical Prediction, Reducing Genetic Testing Time and Costs
The post Learning by Self-Explaining (LSX): A Novel Approach to Enhancing AI Generalization and Faithful Model Explanations through Self-Refinement appeared first on MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Learning by Self-Explaining (LSX): A Novel Approach to Enhancing AI Generalization and Faithful Model Explanations through Self-Refinement .
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
“`
